運營從後台導出數據，再貼進表格；
銷售助理從表格複製客戶信息，再填進 CRM；
財務在發票、合同、付款記錄之間核對；
客服從訂單系統、物流系統、售後系統裏來回查信息。

Deep Research 可以先完成第一輪材料收集：
抓公開網頁、報告、競品頁面、招聘需求和社媒討論，整理成一份帶來源的初步報告。
報告裏可以先回答幾個問題：
誰在賣、賣多少錢、客戶為什麼買、企業採購關注什麼、過去三個月有沒有需求變化。

它可以按門店、品類、時間段找異常，再輸出“需要人工關注的 5 個問題”：
某門店轉化率連續三週低於均值，
某產品庫存週轉變慢，
某活動費用上漲但銷售沒有跟隨增長。
……

客戶進入線索池後，誰補充背景？
會議結束後，誰追待辦？
訂單異常後，誰提醒負責人？
項目延期後，誰同步相關人？
每週經營數據，誰定時整理？

當新線索進入表格時，工作流自動觸發 AI。
AI 先補充公司簡介、行業、規模、可能需求，
再按規則分配給對應銷售，並生成一段首輪跟進建議。
銷售拿到的不是一條空線索，
而是一張已經預處理過的客戶卡片。

個人用 AI，可以打開一個聊天窗口，問完就走。
企業用 AI，必須考慮數據、權限、流程、審計和責任。

運營用自然語言描述頁面結構、字段、提交邏輯和導出需求，
AI 先生成前端頁面、基礎接口或低代碼配置。
技術人員再做安全檢查、部署和必要修改。

過去設計師可能先做 2 到 3 張封面，投放後再慢慢改。
現在多模態生成可以圍繞不同賣點批量生成版本：
效率提升版、老闆決策版、普通員工入門版、案例實戰版、工具清單版。
投放人員不再只憑主觀判斷說“哪張好看”，
而是把多版封面、小視頻開頭、落地頁標題拿去小預算測試。
這裏降低的是營銷測試成本。同樣的時間裏，團隊能測試更多素材方向。

制度在文檔裏，合同在網盤裏，
案例在個人電腦裏，培訓材料在羣文件裏，
客戶資料在銷售手裏，歷史方案在離職員工的文件夾裏。
結果是，新人重複問，老人重複答，項目重複踩坑。

新人不用知道文件在哪，只要問：“差旅報銷標準是什麼？”
“有沒有某行業客戶案例？”Agent 給出答案，並附上來源文檔。

客戶跟進系統、招聘進度系統、庫存登記系統、
項目管理系統、活動報名系統、售後工單系統、
線索分配系統、合同台賬系統
……

一家快速擴張的小公司，一個月要看幾十份簡歷。
過去 HR 用 Excel 記錄候選人狀態，再在羣裏提醒面試官。
流程稍微一多，就會出現漏約、重複溝通、反饋不及時。
用 AI + 多維表格 + 工作流，可以先搭一個輕量招聘系統：
候選人進入表格後，AI 提取簡歷要點，按崗位要求做初步匹配；
狀態變成“待面試”後，系統提醒面試官；面試結束後，AI 彙總反饋並生成下一步建議。

Computer Use 降低跨系統操作成本。
Office Agent / WPS 靈犀降低第一版文件成本。
Deep Research 降低調研啓動成本。
AI 表格 / ChatBI 降低數據解釋成本。
Agentic Workflow 降低流程跟進成本。
Enterprise Agent 降低組織協同成本。
Coding Agent 降低輕量開發成本。
Multimodal Generation 降低營銷測試成本。
Knowledge Agent 降低知識查找成本。
No-code AI App Builder 降低業務數字化搭建成本。

比如每週經營週報、銷售線索補全、客服標準問答、會議紀要和待辦、競品信息蒐集、投放素材變體、內部知識問答、合同台賬整理、項目延期提醒、小工具原型開發。

運營從後台導出數據，再貼進表格；
銷售助理從表格複製客戶信息，再填進 CRM；
財務在發票、合同、付款記錄之間核對；
客服從訂單系統、物流系統、售後系統裏來回查信息。

Deep Research 可以先完成第一輪材料收集：
抓公開網頁、報告、競品頁面、招聘需求和社媒討論，整理成一份帶來源的初步報告。
報告裏可以先回答幾個問題：
誰在賣、賣多少錢、客戶為什麼買、企業採購關注什麼、過去三個月有沒有需求變化。

它可以按門店、品類、時間段找異常，再輸出“需要人工關注的 5 個問題”：
某門店轉化率連續三週低於均值，
某產品庫存週轉變慢，
某活動費用上漲但銷售沒有跟隨增長。
……

客戶進入線索池後，誰補充背景？
會議結束後，誰追待辦？
訂單異常後，誰提醒負責人？
項目延期後，誰同步相關人？
每週經營數據，誰定時整理？

當新線索進入表格時，工作流自動觸發 AI。
AI 先補充公司簡介、行業、規模、可能需求，
再按規則分配給對應銷售，並生成一段首輪跟進建議。
銷售拿到的不是一條空線索，
而是一張已經預處理過的客戶卡片。

個人用 AI，可以打開一個聊天窗口，問完就走。
企業用 AI，必須考慮數據、權限、流程、審計和責任。

運營用自然語言描述頁面結構、字段、提交邏輯和導出需求，
AI 先生成前端頁面、基礎接口或低代碼配置。
技術人員再做安全檢查、部署和必要修改。

過去設計師可能先做 2 到 3 張封面，投放後再慢慢改。
現在多模態生成可以圍繞不同賣點批量生成版本：
效率提升版、老闆決策版、普通員工入門版、案例實戰版、工具清單版。
投放人員不再只憑主觀判斷說“哪張好看”，
而是把多版封面、小視頻開頭、落地頁標題拿去小預算測試。
這裏降低的是營銷測試成本。同樣的時間裏，團隊能測試更多素材方向。

制度在文檔裏，合同在網盤裏，
案例在個人電腦裏，培訓材料在羣文件裏，
客戶資料在銷售手裏，歷史方案在離職員工的文件夾裏。
結果是，新人重複問，老人重複答，項目重複踩坑。

新人不用知道文件在哪，只要問：“差旅報銷標準是什麼？”
“有沒有某行業客戶案例？”Agent 給出答案，並附上來源文檔。

客戶跟進系統、招聘進度系統、庫存登記系統、
項目管理系統、活動報名系統、售後工單系統、
線索分配系統、合同台賬系統
……

一家快速擴張的小公司，一個月要看幾十份簡歷。
過去 HR 用 Excel 記錄候選人狀態，再在羣裏提醒面試官。
流程稍微一多，就會出現漏約、重複溝通、反饋不及時。
用 AI + 多維表格 + 工作流，可以先搭一個輕量招聘系統：
候選人進入表格後，AI 提取簡歷要點，按崗位要求做初步匹配；
狀態變成“待面試”後，系統提醒面試官；面試結束後，AI 彙總反饋並生成下一步建議。

Computer Use 降低跨系統操作成本。
Office Agent / WPS 靈犀降低第一版文件成本。
Deep Research 降低調研啓動成本。
AI 表格 / ChatBI 降低數據解釋成本。
Agentic Workflow 降低流程跟進成本。
Enterprise Agent 降低組織協同成本。
Coding Agent 降低輕量開發成本。
Multimodal Generation 降低營銷測試成本。
Knowledge Agent 降低知識查找成本。
No-code AI App Builder 降低業務數字化搭建成本。

比如每週經營週報、銷售線索補全、客服標準問答、會議紀要和待辦、競品信息蒐集、投放素材變體、內部知識問答、合同台賬整理、項目延期提醒、小工具原型開發。